Facile dire Intelligenza Artificiale. La possibilità di integrare nuove tecnologie a sostegno del business, della produttività e dell’Employee Engagement, proprio a partire dalle soluzioni di AI generativa come Copilot per Microsoft 365, viene spesso fraintesa con una relativa facilità nell’ottenere i risultati sperati.
Certo, installare le piattaforme e connetterle alle suite di uso quotidiano, grazie al Cloud, oggi è piuttosto semplice. Ma la capacità di generare vero valore dall’implementazione, così da giustificare gli investimenti e contribuire a migliorare nel lungo termine l’operatività dell’organizzazione, richiede uno sforzo ben maggiore. Serve un cambiamento di natura organizzativa e culturale che prenda le mosse da domande precise: come si esplorano le opportunità offerte dai nuovi strumenti? Quali sono gli ambiti a cui possono essere applicati?
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Consapevolezza e conoscenza: le premesse per affrontare la rivoluzione AI e lavoro ibrido
«L’arrivo di ChatGPT ha fatto fare un salto quantico al modo in cui le persone si rapportano a questi sistemi. La modalità di interazione tra uomo e macchina si basa su nuovi set di algoritmi che permettono un vero e proprio dialogo con l’Intelligenza Artificiale. Certo, a patto che se ne conoscano le regole di ingaggio. C’è chi sostiene che basta capire come funziona il modello per ottenere risultati superiori, ma la verità è che serve ben altro per approcciarsi all’AI e trarne benefici per l’intera organizzazione». A parlare è Christian Parmigiani, CEO di 4wardPRO e Partner & Board Member Impresoft – tech company specializzata in progettazione e sviluppo di soluzioni per la Digital Transformation delle imprese.
Who's Who
Christian Parmigiani
CEO di 4wardPRO e Partner & Board Member Impresoft
Per Parmigiani occorre prima di ogni altra cosa maturare un livello sufficiente di awareness, che si traduce nella consapevolezza che il nuovo modello, basato sul concetto di AI-driven company, presuppone che i motori di Intelligenza Artificiale possano fungere da supporto virtuale per tutte le funzioni aziendali. «Bisogna quindi creare knowledge, formare le persone a un utilizzo consapevole dello strumento, ma è necessario anche saper pianificare accuratamente i possibili sviluppi dell’AI in funzione del contesto in cui opera l’azienda, valutando il ruolo delle persone, nonché responsabilità, caratteristiche e necessità delle singole funzioni. In quest’ottica, la capacità di prioritizzare gli investimenti è fondamentale, e deve fondarsi su una serie di analisi che mettano a fattor comune effort e impatto di business».
I passi da fare per implementare in modo corretto l’AI generativa nel lavoro ibrido
Non si può naturalmente prescindere da una strategia di data management. Nell’ambito dell’AI, di solito la qualità della risposta è direttamente proporzionale alla qualità della domanda e dei dati impiegati per rispondere alla stessa. «Questo vale soprattutto per i sistemi di Intelligenza Artificiale tradizionali», sottolinea Parmigiani, «che vanno allenati con enormi volumi di dati. I Large Language Model funzionano, invece, in modo diverso: appreso un determinato livello statistico lessicale, lo applicano all’analisi del contesto in tempo reale. Quindi, nel momento in cui si aggiunge documentazione al sistema non c’è bisogno di effettuare un retraining. È chiaro che più si producono informazioni senza policy adeguate di data management, più si rischia di inserire elementi che alterano il sistema».
Per fortuna esistono già soluzioni in grado di determinare le tipologie di dati utili e suggerire le giuste metodologie per introdurre nuove componenti. E secondo Parmigiani saranno essenziali nei prossimi anni per disegnare assistenti virtuali in grado di evitare bias cognitivi. «Tra qualche anno i bacini di dati saranno obsoleti e andranno rigenerati, o quantomeno bonificati. Anche nell’ottica», aggiunge Parmigiani, «di un aumento degli attacchi sferrati proprio alle piattaforme di AI generativa. Le prime iniziative di data poisoning, con l’ingestione di dati sporchi nei sistemi, stanno facendo comprendere a molti pionieri della tecnologia che governance del dato e strumenti di sicurezza adeguati sono più importanti dell’algoritmo stesso». Insomma, c’è molto da fare, e il problema vero è che, specialmente in Italia, l’hype è altissimo mentre le aziende che devono affrontare progetti complessi hanno ancora difficoltà a lavorare su questi prerequisiti.
Così Copilot per Microsoft 365 sta (già) cambiando il modo di lavorare
Mossi i primi passi per un corretto avvio della piattaforma, quali benefici, pragmaticamente, le imprese possono cogliere sfruttando strumenti come Copilot per Microsoft 365? «Il vero vantaggio di Copilot sta nella capacità nativa di attingere a una serie di informazioni contenute in supporti che sono parte integrante della quotidianità aziendale: posta elettronica, unified collaboration, fogli Excel, documenti (inclusi quelli destrutturati, i più difficili da elaborare), e potrei continuare», dice Parmigiani. «Facendo leva su una knowledge base condivisa, Copilot colma i gap che qualsiasi lavoratore sperimenta quando si tratta di estrarre informazioni utili da dati la cui posizione, spesso, è sconosciuta anche agli utenti esperti. Con Copilot per Microsoft 365 si supera la logica della ricerca e si comincia a interagire con un sistema che analizza i concetti espressi da chi inoltra le query e fornisce risposte elaborate a partire da più fonti, documentandole una per una».
Parmigiani è del resto tra i primi utilizzatori dell’assistente virtuale di Microsoft. «Lo abbiamo sperimentato internamente non appena ne abbiamo avuto l’occasione, attivando per esempio le licenze che consentono di registrare i meeting e di ricavare report e riassunti dei vari interventi. Ciascuno di noi sa bene che il livello di concentrazione oscilla continuamente durante una riunione, e l’attenzione varia anche a seconda della durata dell’incontro. Non sempre, dunque, è facile rendicontare chi ha detto cosa. Ebbene, Copilot può risolvere alla radice questo problema. Personalmente, ho cambiato abitudini pure rispetto all’utilizzo della posta elettronica: se per esempio devo assentarmi per qualche ora, al ritorno non vado più a scorrere le mail ricevute su Outlook alla ricerca dei messaggi più importanti, chiedo semplicemente a Copilot un riassunto di quelli principali».
Ma si tratta, garantisce Parmigiani, soltanto dell’inizio. «Le possibilità sono infinite, visto che l’AI può adattarsi a qualsiasi tipo di esigenza e dialogare con i sistemi più disparati, anche nel mondo IoT. Il passo successivo, già intrapreso da molte organizzazioni che stanno pensando a come utilizzare lo stesso motore all’interno delle applicazioni aziendali, è quello dell’extend&customize», aggiunge Parmigiani. «E allora l’impatto dell’AI generativa sulla quotidianità sarà davvero dirompente».
